tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, learning_rate=200, random_state=42) data_tsne = tsne.fit_transform(data_scaled) 五、绘制图形 使用matplotlib或seaborn库绘制降维后的数据,以便进行可视化分析。 #将t-SNE结果转换为DataFrame tsne_df = pd
df_tsne_3d = pd.DataFrame(data_tsne_3d, columns=['tsne1', 'tsne2', 'tsne3']) df_tsne_3d['label'] = labels 绘制3D散点图 fig = plt.figure(figsize=(10, 7)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for label in df_tsne_3d['label'].unique(): ax.scatter(df_tsne_3d[df...
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2. 使用t-SNE进行降维 fromsklearn.manifoldimportTSNE tsne=TSNE(n_components=2,random_state=42)X_tsne=tsne.fit_transform(X) 1. 2. 3. 4. 3. 可视化数据 importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure(figsize=(10,8))foriinrange(10):plt.scatter(X_tsne[y==i,0],X_tsne[y==i,1],label=str(...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.manifold import TSNE 使用pandas读取文件 data ...
问scRNA-seq:如何使用预先计算的PCA分数/负载来使用TSNE python实现？EN公交车每天会按照一定间隔发车,...
python 在Word2Vec模型中尝试使用TSNE绘制最接近的单词当使用axis关键字as discussed in the documentation...
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TSNE使用方法 from sklearn.manifold import TSNE visual_model = TSNE(metric='precomputed', perplexity=10) # t分布随机邻接嵌入 visual = visual_model.fit_transform(dis) TSNE代码实现 class TSNE Found at: sklearn.manifold._t_sne class TSNE(BaseEstimator): ...
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